机器视觉与智能检测2011-讲义

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机器视觉系统原理及基础知识通用课件

机器视觉系统原理及基础知识通用课件
实时性指标
包括处理速度、帧率等,用于评估机器视觉系统在处理图像和视频 时的速度和效率。
鲁棒性指标
包括光照变化、遮挡、噪声等干扰因素对系统性能的影响,用于评 估机器视觉系统在实际应用中的稳定性和可靠性。
不同场景下性能评估方法
实验室环境下性能评估
通过在标准数据集上进行测试和比较,评估机器视觉系统的基本性能和算法优劣。
量,提取关键信息。
特征提取与描述
02
通过手工设计特征提取算法,如SIFT、SURF等,对图像进行特
征提取和描述,为后续分类和识别提供基础。
分类与识别
03
利用分类器如SVM、K-means等对提取的特征进行分类和识别
,实现图像内容的理解和应用。
深度学习在机器视觉中应用
01
卷积神经网络(CNN)
通过构建深度卷积神经网络,自动学习图像中的特征表达,提高图像分
触发方式
软件触发、硬件触发等,应根据实际应用场景进 行选择。
04
机器视觉系统软件平台介绍
常见软件平台对比分析
OpenCV
开源计算机视觉库,提供丰富的图像处理与计算机视觉功能,支 持多种编程语言。
Halcon
商业机器视觉软件,提供强大的图像处理和机器视觉算法库,易于 集成到工业应用中。
VisionPro
学术社区
推荐了几个重要的机器视觉学术社区和论坛,如CVPR、 ECCV等会议以及GitHub等代码分享平台,便于研究者和 开发者交流与合作。
THANKS
感谢观看
案例:应用实例展示
图像处理实例
展示如何利用软件平台对图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作。
机器视觉应用实例
展示如何结合具体的工业应用场景,利用软件平台实现自动化检测、识别、定 位等功能。

机器人视觉技术及应用教学课件(共8章)第1章 机器视觉技术概述

机器人视觉技术及应用教学课件(共8章)第1章 机器视觉技术概述

为工业增智 为教育赋能
14
机器视觉技术概述
2
机器视觉系统概念
2.1
机器视觉系统概念
15
2.1 机器视觉系统概念
机器视觉系统概念
• 机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置)将被摄取目标转换成图像信号,传 送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布的亮度、颜色等信息, 转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别 的结果来控制现场的设备动作。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
镜头焦距f
视 野
工作距离d
相 机




W
m
f=m*d/W
为工业增智 为教育赋能
25
3.3 CCD摄像机
CCD摄像机
• 目前CCD摄像机以其小巧、 可靠、清晰度高等特点在 商用与工业领域都得到了 广泛地使用。CCD摄像机 按照其使用的CCD器件可 以分为线阵式(卷帘快门) 和面阵式(全局快门)两 大类。
研究小组,于1977年提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论; • 20世纪80年代到20世纪90年代中期,机器视觉获得蓬勃的发展,新概念,新方法,
1.1 机器视觉的起源与发展
• 在中国,视觉技术的应用开始于20世纪90年代,但在各行业的应用几乎一片空白。到21世 纪,视觉技术开始在自动化行业成熟应用
为工业增智 为教育赋能
19
3.1 机器视觉系统
• 此外,还有以智能相机为中心的机器视觉系统形态,将照明、成像、处理内置于相机内部, 一台相机即可完成机器视觉系统的全部功能。
为工业增智 为教育赋能
20
3.2 光源照明技术与光学镜头

机器视觉与智能检测

机器视觉与智能检测
穹顶 漫射

2.2 光源和照明方式
z 结构光 z 照明

同轴 照明
5
2011/11/18
2.2 光源和照明方式
z 常用人工光源(1)高频荧光灯
| 使用寿命1500-3000小时
| 优点:扩散性好,适合大面
|
积均匀照明,成本低
图像
图像 处理
图像
模式 识别
特征
图像 分析
信息
目标 计算机视觉 信息 测量数据处理 测量结果
z 计算机图形学 数字 计算、重构、生成 图像
1.3 视觉检测的作用

智能 判断
视觉 检测
参数 测量
美国国家标准局:未来检测任务的90% z 有无:生产件零件计数、外包装喷码 z 方位:电子元件焊接 z 缺陷:产品包装损害、零件缺陷 z 匹配:染色体配对、目标相关性检验 z 识别:数字、字符、标记、目标 z 尺寸:长度、角度、形状 z 位置:零件位置公差、元件定位、三坐标 z 颜色:药液品质检测、油漆速度、纺织品 z 灰度:玻璃制品透明度、液体浑浊度 领域: 工业、交通,三航、军事、医学、安防
z
计算理论、表示与算法、硬件实现
z
80年代—蓬勃发展,新概念,新方法,新理论
z
1.2 什么是视觉检测

视觉检测:利用计算机视觉技术实现目标参数的自动检测
z 视觉 检测 技术
z 光学成像技术 z 图像获取和存储 z 数字图像处理 z 模式识别技术 z 信息处理技术
玻璃瓶子及瓶盖 大恒:管瓶在线质量
品质检测
检测
美国NI判断连接 判断PCB板加工
正确性
正确性
判断饮料过多 或过少
判断药粒安装正 确性

智能视觉技术及应用 课件 第1章 智能视觉技术概述

智能视觉技术及应用  课件  第1章  智能视觉技术概述

第1章 智能视觉技术概述
第1章 智能视觉技术概述
本章小结
本章概述了智能视觉技术的概念、发展以及智能视觉系 统的组成及应用。后续章节将从硬件(工业相机、镜头、光 源)、算法(预处理、定位、测量、神经网络)、应用(定位、 识别、计数、测量、综合应用)等方面展开,系统地介绍智能 视觉技术及其应用。
第1章 智能视觉技术概述
目前,发展最快、使用最多的智能视觉技术主要集中在 欧洲各国、美国、日本等发达国家和地区。发达国家在针对 工业现场的实际情况开发智能视觉硬件产品的同时,对软件 产品的研究也投入了大量的人力和财力。智能视觉的应用普 及主要集中在半导体和电子行业,其中40%~50%集中在半导 体制造行业,如印制电路板组装工艺与设备、表面贴装工艺 与设备、电子生产加工设备等。
第1章 智能视觉技术概述
在国内,由于半导体及电子行业属于新兴领域,智能视觉 技术产品的普及还不够深入,导致智能视觉技术在相关行业 的应用十分有限。值得一提的是,随着国际电子、半导体制 造业向我国珠三角、长三角等地区的延伸和转移,这些行业 和地区已成为最前沿和最优质的智能视觉技术应用聚集地。 我国制造业的快速发展给智能视觉技术的广泛应用创造了条 件,许多致力于智能视觉应用系统研发与推广的企业也相继 诞生。相信随着我国配套基础建设的完善以及技术、资金的 积累,各行各业对智能视觉的应用需求将快速增长。
第1章 智能视觉技术概述
在我国高校,智能视觉教学与科研方面也有喜有忧,在科 研领域,涌现出大量的智能视觉科研机构和学者,在智能视觉 算法研究方面取得了长足进步,发表了大量学术论文。但在 智能视觉应用,特别是智能视觉教学方面,与工业应用不相适 应,有的没有开设相应课程,有的没有开设相应实验,有的甚至 认为智能视觉属于科学前沿,未将智能视觉应用技术列入教 学计划和课程体系,这些问题和不足主要是由于我们的教学 与应用脱节造成的。因此,加快发展我国具有自主知识产权 的智能视觉产品是当务之急,在高等院校针对自动化专业、 计算机专业和机电一体化专业开设智能视觉应用技术课程和 系统实验也迫在眉睫。

机器视觉系统概述课件

机器视觉系统概述课件

REPORTING
图像采集技术
分辨率与清晰度
高分辨率和清晰的图像是机器视觉的基础,决定 了识别和判断的准确性。
动态范围
捕捉不同光照条件下的图像,使机器视觉系统能 够处理真实场景中的各种挑战。
颜色再现性
确保系统能够准确识别和区分颜色,这对于许多 应用至关重要。
图像处理算法
滤波与降噪
去除图像中的噪声,提高后续处理的准确性。
3D视觉技术
1 2
立体视觉
通过分析两幅或多幅图像的差异,重构物体的 三维结构。
结构光
通过投射已知的光模式到物体上,再分析反射 的光线,计算物体的形状和距离。
3
光编码与时间测量
利用特殊的光编码技术和高精度的时间测量, 实现高精度的3D重建。
2023
PART 04
机器视觉系统的实施步骤
REPORTING
边缘检测与特征提取
从图像中识别关键特征,帮助系统理解和区分不同 的物体。
图像分割
将图像划分为有意义的部分,以便于分析和识别。
深度学习在机器视觉中的应用
对象识别
利用深度学习模型(如CNN)识别图像中的物 体。
目标跟踪
实时跟踪视频流中的对象,用于监控、人机交互 等应用。
场景理解
通过深度学习分析图像,理解场景的三维结构和 语义信息。
2023
PART 02
机器视觉系统的组成
REPORTING
图像获取
相机选择
根据应用需求选择合适的相机类 型,如面阵相机、线扫描相机等

照明方式
选择合适的照明方式以提高图像质 量,如前向照明、背光照明等。
镜头调整
根据目标物体的距离和尺寸调整镜 头焦距,以获得清晰、高分辨率的 图像。

机器视觉系统原理及基础知识课件

机器视觉系统原理及基础知识课件
利用分类器或神经网络等技术,对提取的特征进行分类和识别。
特征提取
从处理后的图像中提取出与目标相关的特征,如颜色、形状、纹理等。
图像采集通过相机、镜头源自设备获取原始图像。图像处理
对采集的图像进行预处理、增强、分割等操作,提取出有用的信息。
图像采集与处理
02
使用光电传感器将光信号转换为电信号,形成原始图像数据。
技术标准和互通性
目前机器视觉技术标准和互通性有待提高,需要制定统一的技术标准,促进不同厂商和系统之间的互通性和互操作性。
THANKS
感谢观看
特点
定义
工业自动化
农业科技
医疗影像分析
安全监控
01
02
03
04
用于生产线上的质量检测、定位、跟踪和引导机器人等。
用于智能农业中的植物生长监测、病虫害检测等。
用于医学影像的自动识别和辅助诊断。
用于公共安全监控、交通违规检测等。
结果输出
将识别结果以图像、文字等形式输出,供用户查看或控制其他设备。
图像识别
图像传感器
镜头选择
光源照明
选择合适的镜头焦距和光圈大小,以获取清晰、无畸变的图像。
合理选择和设计光源照明方案,以提高图像对比度和清晰度。
03
02
01
将彩色图像转换为灰度图像,减少计算量和处理时间。
灰度化
采用滤波器等方法去除图像中的噪声和干扰。
噪声去除
通过对比度拉伸、直方图均衡化等方法增强图像的细节和对比度。
医学影像中的定量分析
机器视觉系统能够对医学影像进行定量分析,如血管狭窄程度、组织密度等,为医生提供更加全面的诊断信息。
医学影像中的三维重建
通过机器视觉技术,可以将二维医学影像进行三维重建,更加直观地展示病灶结构和周围组织关系。

机器视觉基础知识演示文稿

机器视觉基础知识演示文稿
CMOS Sensor甚至可以将A/D转换集成 到每个像素中去,在不使用AOI时帧率 上也有优势
CCD vs CMOS
CCD
CMOS
优 1.图像质量高 2.灵敏度高 3.对比度高
1.体积小 2.片上数字化 3.很多片上处理功能 4.低功耗 5.没有Blooming现象 6.直接访问单个像素 7.高动态范围(120dB) 8.帧率可以更高
3 2.785 mm
被测物体
CCD/CMOS图像传感器
数字图像
应用
第十页,共60页。
机器视觉系统构成——智能摄像机
智能摄像机
光源 镜头
机器视觉软件
FG
图像
I/O
内存中
模拟图像数据 数字图像
结果 孔 半径
1
3.147 mm ✓
2
3.052 mm ✓
3
2.785 mm
被测物体
应用
CCD/CMOS图像传感器


另外有X光等特殊摄像机
环境要 对环境温度、湿度的适应性 对环境适应性强,另外可加防护

差,另外有许多场合对人 装置
有损害
第五页,共60页。
机器视觉系统作用
100%质量保证
100%检测
改进生产流程
提高产量
机器视觉技术 功能
缩短产品
进入市场时间
及时过程监控
精确测量
集成化生产
第六页,共60页。
机器视觉应用领域
1.易用,价格 1.易用, 低,多相机 价格低 2.传输距离远, 2.传输距 线缆价格低 离远,线 3.标准GigE 缆价格低 Vision协议
机器视觉基础知识演 示文稿
第一页,共60页。

机器视觉基础课件

机器视觉基础课件

机器视觉的应用领域
工业自动化
医疗诊断
机器视觉在工业自动化领域应用广泛, 如生产线上的零件检测、装配、定位 等,能够提高生产效率和产品质量。
机器视觉在医疗诊断领域的应用包括 医学影像分析、病灶识别等,能够帮 助医生提高诊断的准确性和效率。
智能安防
机器视觉在智能安防领域的应用包括 人脸识别、车牌识别、行为分析等, 能够提高安全监控的准确性和实时性。
系统性能评估
准确性评估
实时性评估
通过对比实际结果与机器视觉系统输出的 结果,评估系统的准确性。
测试系统对实时图像的处理速度,确保满 足实际应用的需求。
鲁棒性评估
可维护性评估
在不同环境条件下测试系统的稳定性,评 估其鲁棒性。
评估系统的可维护性和可扩展性,以便在 未来进行升级或改进。
感谢您的观看
THANKS
机器视觉基础课件
• 图像处理 • 特征提取 • 目标识别
01
机器视觉概述
定义与特点
定义
机器视觉是通过计算机模拟人类的视 觉功能,利用图像处理和模式识别等 技术,实现对图像的自动识别、跟踪 和测量的技术。
特点
机器视觉具有高效、准确、可靠、非 接触性等优点,能够适应各种复杂的 环境和任务,广泛应用于工业自动化、 智能安防、医疗诊断等领域。
系统优化
参数调整 根据实际应用情况,调整相机、镜头的 参数,如曝光时间、增益等,以获取更
好的图像效果。 计算资源优化
合理分配计算资源,如CPU、GPU等, 以提高机器视觉系统的处理效率。
算法优化 针对特定的应用场景,对图像处算 法进行优化,以提高处理速度和准确 性。
网络通信优化 优化网络通信协议和传输方式,确保 图像数据能够实时、稳定地传输。

机器视觉概念-PPT课件

机器视觉概念-PPT课件

机器视觉未来发展的趋势
机器视觉自起步发展到现在,已有15年的 发展历史。应该说机器视觉作为一种应用 系统,其功能特点是随着工业自动化的发 展而逐渐完善和发展的。
机器视觉未来发展的趋势
在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中,有技术层 面的,也有商业层面的,但制造业的需求是决定 性的。制造业的发展,带来了对机器视觉需求的 提升;也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、 分析、传递数据,判断动作,逐渐朝着开放性的 方向发展,这一趋势也预示着机器视觉将与自动 化更进一步的融合。 需求决定产品,只有满足需求的产品才有生存的 空间,这是不变的规律。机器视觉也是如此。
机器视觉的基本知识
二.机器视觉的基本构成
机器视觉的基本知识
三.机器视觉的特点 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化 程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境 或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉 来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中, 用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用 机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产 的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成, 是实现计算机集成制造的基础技术。
机器视觉未来发展的趋势
2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动 力。
机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量, 应该逐渐按照国际化的统一标准判定,随着中国 自动化的逐渐开放,将带领与其相关的产品技术 也逐渐开放。因此,依靠封闭的技术难以促进整 个行业的发展,只有形成统一而开放的标准才能 让更多的厂商在相同的平台上开发产品,这也是 促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。
实用案例分析
5、检测牙膏管口边缘毛刺:
A、对物件进行旋转位置识别 B、检测管口是否有毛刺或其他障碍物 C、通过异步触发器对图像进行整体评估

机器视觉与视觉检测知识点归纳上课讲义

机器视觉与视觉检测知识点归纳上课讲义

一总介使用机器视觉系统五个主要原因:1.精确性(无人眼限制)2.重复性(相同方法检测无疲惫)3.速度(更快检测)4.客观性(无情绪主观性)5.成本(一台机器可承担好几人工作)机器视觉系统构成:光学:1.相机与镜头;2.光源;过渡:3.传感器(判断被测对象位置及状态);4.图像采集卡(把相机图像传到电脑主机);电学(计算机):5.PC平台;6.视觉处理软件;7.控制单元。

机器视觉系统一般工作过程:1.图像采集;2.图像处理;3.特征提取;4.判决和控制。

机器视觉系统的特点:1.非接触测量;2.具有较宽的光谱响应范围;3.连续性;4.成本较低;5.机器视觉易于实现信息集成;6.精度高;7.灵活性。

机器视觉应用领域两大类:科学研究和工业应用科学研究主要对运动和变化的规律作分析;工业方面主要是在线检测产品,机器视觉所能提供的标准检测功能主要有:有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。

二机器视觉系统的构成相机的主要特性参数:分辨率:衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。

最大帧率:相机采集传输图像的速率。

曝光方式和快门速度;o(* ̄) ̄*)o?像素深度:每一个像素数据的位数。

固定图像噪声:不随像素点的空间坐标改变的噪声。

动态范围等CCD相机和CMOS相机的区别:1.设计:CCD是单一感光器,CMOS是感光器连接放大器。

2.灵敏度:同样面积下,CCD灵敏度高;CMOS由于感光开口小,灵敏度低。

3.成本:CCD线路品质影响程度高,成本高;CMOS由整合集成,成本低。

4.解析度:CCD连接复杂度低,解析度高;CMOS新技术解析度高。

5.噪点比:CCD信号单一放大,噪点低;CMOS百万放大(每个像素都有各自的放大器),噪点高。

6.功耗比:CCD需外加电压,功耗高;CMOS直接放大,功耗低。

镜头主要参数:焦距:从镜头中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离,其大小决定视角大小(焦距小视角大观察范围大,焦距大视角小观察范围小)。

机器视觉入门介绍ppt课件

机器视觉入门介绍ppt课件
灵活性高,可扩充性强,支持远距离传输,支持多点传输,技术成熟,鲁棒性强,成本低。
• USB3.0
灵活性高。传输距离短,可靠性低,技术不成熟。
27
图像分析——核心算法
物体测量
二维码读取
瑕疵检测
空间标定
图像数学和逻辑运算
图像分割
28
图像分析——核心算法
模板和形状匹配 光学字符的识别与确认
色彩检测
41
应用案例——产品可追溯
• 使用机器视觉技术进行条码读取和标签验证,具体包括读码(包括读取一维码,二维 码),OCR(光学字符识别),检测有/无,定位,测量,标签验证,OCV(光学字符 验证)等等,
• 保证产品质量和全程可视化操作。管理者和生产人员可轻松地管理日常工作,对各类 时间能快速响应和决断,确保生产顺利进行,实现产品的全程可追溯性。
硬件——相机,控制器,光源及支架; 软件——控制系统,图形用户界面(GUI)和图像分析算法。
厂家
擅长
前身
康耐视
识别/检测/测量
一/二维码识别
迈思肯
识别/检测/测量
一/二维码识别
邦纳
识别/检测/测量
传感器
Leuze
识别/检测/测量
传感器
基恩士
识别/检测/测量
传感器
ABB
机械手引导
变频器
管脚定义不统一,电缆成本高。
• Camera Link
高速,高可靠性。不便于多相机连接和集中控制,电缆价格高。
• IEE1394
灵活性高,成本低。传输距离短,可靠性低。
• USB2.0
灵活性高,成本低。传输距离短,可靠性低,技术不成熟。
• GigEVision

机器视觉基础知识培训课件

机器视觉基础知识培训课件

FOV:100MM
500 象素
象素值 = 0.2 MM
实用精品PPT课件
43
七、机器视觉系统搭建
获得完美图象的6大要素
#1:高系统精度
• 视野(FOV) - 让视觉系统“关心”的部分尽可能“充满”视野。通俗来说,FOV越小越“好”。 - 相机分辨率相同视野越小系统精度越高 - 视野相同相机分辨率越高系统精度越高
实用精品PPT课件
51
七、机器视觉系统搭建
项目评估的基本步骤1:
检测项目 条款
检测项目条款 • 条款名称及详细说明
客户需求
系统精度 要求
系统速度 要求
系统工作 空间要求
系统精度要求
• 详细记录每项条款的精度 要求
系统速度要求
• 清楚了解整个系统的速度要求
• 对于设备制造商,还需要了解 整个设备的工作流程
三维深度信息
实用精品PPT课件
29
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#6:影子的利用——最不直接的测量
待测物高度信息
待测物长度信息
实用精品PPT课件
30
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#7:彩色的考虑






原 色
原 色
光的三原色:红、绿、蓝;色彩三原色:青、紫、黄。 世界上所有颜色都是由三原色按不同比例组合而成 三原色的色光叠加为白光。如:日光 三原色的色彩叠加为黑色。
49
七、机器视觉系统搭建
小结
• #1:获得完美图象的6大要素及控制因素 高系统精度。控制因素:视野、相机分辨率。 清晰成象。控制因素:镜头、光源 避免畸变。控制因素:镜头 保持待测物体在成象中大小一致。控制因素:视野、拍照角度、待测物位置 反差最大化。控制因素:光源、镜头 恰当的照明与曝光。控制因素:光源、镜头

机器视觉 课件

机器视觉 课件
应用场景
在工业检测、交通监控等领域有广泛应用。
优点与局限性
能够准确检测出图像中的几何形状,但对于复杂背景或噪声较多的图像效果较差。
霍夫变换算法介绍
霍夫变换算法是一种用于检测图像中几何形状的算法,如直线、圆等。
A
B
C
D
特征匹配算法介绍
特征匹配算法通过提取图像中的特征点,并比较不同图像之间的特征点相似度来进行匹配。
优点与局限性
阈值分割算法简单、快速,适用于背景和前景对比度较大的情况,但对于复杂背景或光照不均的情况效果较差。
阈值选择
阈值的选择是阈值分割算法的关键,常用的方法有Otsu's方法、迭代法等。
应用场景
广泛应用于工业检测、医学影像分析等领域。
边缘检测算法介绍
常见算子
优点与局限性
应用场景
01
02
03
04
优点与局限性
能够处理不同视角、光照和尺度变化的图像,但对于特征点较少的图像效果较差。
应用场景
在目标识别、图像拼接等领域有广泛应用。
特征提取方法
常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
04
CHAPTER
机器视觉实践应用
机器视觉系统可以自动识别生产线上的产品,检测其尺寸、外观、表面缺陷等,确保产品质量。
机器视觉可以帮助无人驾驶汽车识别道路标志、交通信号等,实现自主导航。
05
CHAPTER
机器视觉发展趋势与挑战
3D视觉技术
3D视觉技术在近年来取得了显著进展,通过获取物体的三维信息,能够实现更复杂、更精准的视觉分析。
深度学习算法
随着深度学习技术的不断发展,越来越多的算法被应用到机器视觉领域,提高了图像识别、目标检测、语义分割等任务的准确性和源自率。机器视觉 课件目录

人工智能课件 -11机器视觉

人工智能课件 -11机器视觉
(2)面积分析法 借助于某些基本函数对图形展开或近似而得到的系数, 可用于对图形形状进行分析量度。
第三节 物体形状的分析与识别
二、三维物体的形状描述 1、物体形状的广义锥体表示 2、广义锥体描述的计算 (1)拟合表面数据 (2)采用物体边界
第三节 物体形状的分析与识别
三、物体形状识别方法 结构匹配: 1、字符串匹配 2、松弛提 取算法
初 始 简 图
外形 立体 运动 纹理
2.5 维 简 图 ?
三 维 简 图
视觉信息的表达层次
第一节 图像的理解与分析
涉及的问题:图像表征、边缘检测、图像分割、形 状描述与分析、视觉的三维感知。 一、边缘距离的计算 I 1、图像辉亮边缘的平均与差分 边缘检测方法中,必须既能检测 出强度的非连续性,又要能同时确 定它们的精确位置。为了抑制无关 理想的边缘亮度变化 的细节和噪声,需要对图像进行某 种局部平均或平滑。 在一幅图像中,边缘有方向和幅 实际的边缘亮度变化 度两个特性。沿边缘走向的灰度变
第一节 图像的理解与分析
(2)从平均亮度阵列产生一阶差分阵列。
(Ai+1 - Ai-1) (Ai+1 - Ai) + (Ai – Ai-1) Fi= = 2 2
(3)从一阶差分阵列产生二阶差分阵列。
Si=
(Si+1 - Si-1) (Si+1 - Si) + (Si – Si-1) = 2 2
(4) 据所得阵列,记下峰值和过0点,寻求边缘信号的 集合。
第一节 图像的理解与分析
化平缓,而垂直于边缘的走向的灰度变化剧烈。在边 缘上灰度的一阶导数幅值较大,而二阶导数在边缘上 的值为0,其左右分别为一正一负两个峰,即,边缘点 对应于一阶导数幅度大的点,也对应于二阶导数为0的 交叉点。

机器视觉课件_讲座

机器视觉课件_讲座

2013年8月15日星期四
18
许多会议论文集都反应了该领域的最新进展,比如:
Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR); Int. Conf. on Computer Vision(ICCV); Int. Conf. on Pattern Recognition(ICPR); Int. Conf. on Robotics and Automation(ICRA); Workshop on Computer Vision, SPIE.
•智能机器: 能模拟人类的功能,能感知外部世界并有效地解决人所能解决问 题. •感知系统:人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器 官,其中约80%的信息是由视觉获取的.因此,对于智能机器来说,赋予机器 以人类视觉功能对发展智能机器是及其重要的,也由此形成了一门新的学科 —计算机视觉(也称机器视觉或图像分析与理解等).计算机视觉的发展不仅 将大大推动智能系统的发展,也将拓宽计算机与各种智能机器的研究范围和 应用领域. • 计算机视觉:研究用计算机来模拟生物视觉功能的科学和技术.计算机视 觉系统的首要目标是用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界.
在以观测者为中心的坐标系中 局部表面朝向(“针”基元) ,表示可见表面的方向、深度 离观测者的距离 值和不连续的轮廓 深度上的不连续点 表面朝向的不连续点 在以物体为中心的坐标系中, 用由体积基元和面积基元构成 的模块化多层次表示,描述形 状及其空间组织形式. 分层次组成若干三维模型,每 个三维模型都是在几个轴线空 间的基础上构成的,所有体积 基元或面积形状基元都附着在 轴线上.
北京邮电大学自动化学院
2013年8月15日星期四
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z 明场和暗场

2.2 光源和照明方式
z 反射 z 照明
z (明场)
z 反射 z 照明
z (暗场)

2.2 光源和照明方式
z 背光 z 照明

2.2 光源和照明方式
穹顶 漫射

z 按镜头接口分 | CCTV(C-MOUNT):又称C接口镜头, | 采用螺纹式固定方式,应用最广泛, | 重量轻、体积小、价格便宜、品种多。 | CS-MOUNT:是C接口的一种变形
FMount——尼康工业镜头; Pentax接口—宾得工业镜头

1.3 视觉检测的作用
z 3.生物医学图像分析
z 医学临床诊断 z B超,CT,核磁共振(MRI) z 胃镜,肠镜 z 生物图像分析 z 形状,组织切片,染色体配对 z 细菌,病毒,病原体外形尺寸 z 检测,表面损伤检测
组织切片

z 2.1视觉检测系统构成 z 2.2光源和照明方式 z 2.3检测镜头 z 2.4摄像器件 z 2.5图像存储体 z 2.6视觉软件

2.1 视觉检测系统构成

2.1 视觉检测系统构成

按照等效焦距分为
标准镜头(中焦距) 等效焦距为50mm的镜头。适用范围广,畸变校正较好。
广角镜头 等效焦距小于标准镜头的镜头。 工作距离短,景深大,视角大。常常表现为桶形畸变。
长焦距镜头 等效焦距超过200mm的镜头。 工作距离长,放大比大,观测范围小, 畸变常常表现为枕形状畸变。
按变焦方式分为: 固定变焦 手动变焦 电动变焦
2.2 光源和照明方式

z (1)光源的作用: z ①使视场具有足够照度 z ---- 整体亮度、突出特征量 z ②满足一定的投影关系 z ---- 位置变化、成像质量 z ③满足一定的滤光要求 z ---- 区别、对比度
z (2)光源的种类: z ① 自然光源 z ② 人工光源
z
计算理论、表示与算法、硬件实现
z
80年代—蓬勃发展,新概念,新方法,新理论
z
1.2 什么是视觉检测

视觉检测:利用计算机视觉技术实现目标参数的自动检测
z 视觉 检测 技术
z 光学成像技术 z 图像获取和存储 z 数字图像处理 z 模式识别技术 z 信息处理技术

点光源
线光源
面光源
2.2 光源和照明方式

光源比较
价格 亮度 稳定性 闪光装置 使用寿命 光线均匀度 多色光 复杂设计 温度影响
萤光灯 低 低 低 无 中 高 无 低 中
卤素灯+光纤导管 高 高 中 无 低 中 无 中 低

光学中最基本的高斯成像公式: 1/u + 1/v = 1/f,即物距的倒数加 上像距的倒数等于焦距的倒数
2.3 检测镜头

z 焦距:焦距大小决定视场角的大小
z 焦距小(短):视场角大,观测范围大,景深大
z
远处物体分辨不很清楚,畸变大,边缘暗
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2.3 检测镜头--镜头的分类(2)

按照功能分
变焦距镜头 镜头的焦距可以调节,镜头的视角,视野可变
定焦距镜头 镜头的焦距不能调节,镜头视角固定。聚焦位置和光圈可以调节
定光圈镜头 光圈不能调节,通常情况下聚焦也不能调节。
按照用途分
1.3 视觉检测的作用

z 5.遥感图像分析:
z 卫星遥感图像 z 气象卫星(红外成象 --- 云图 --- 气象状况) z 资源卫星(多光谱成象 ---- 地质、矿藏、森林、灾害) z 海洋卫星(合成孔径雷达成象 --- 海洋、海浪、海滩) z 航空摄影图像 --- (多目成象 --- 大地测量、测绘)

光线 (相当于水)
正确曝光所需光量 (相当于桶的容积 ,正确拍照标准是 得到恰好的光量。 正确曝光的标准就 是用 “水”将这个 “桶”充满)
正确曝光时间 (相当于以当前 的水压、龙头开 关大小、距离, 将桶装满的时间
2.3 检测镜头--镜头的分类(1)

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1.3 视觉检测的作用
z 1)工业在线检测
z 检测对象:零部件,产品,包装
z 检测参数:尺寸,颜色,缺陷
z
品质,位置,匹配
z 成像系统:单目,双目,多目

1.3 视觉检测的作用

日本Keyence
双目立体成像 检测系统
z 6.军事与国防:
z 超低空雷达、超视距雷达、导弹制导与导航、地形匹配、 z 单兵作战系统、战场遥测、夜视仪、声纳成象
1.4 视觉检测的特点
(1)高速度
瞄准:自动搜索目标边缘并定位 无需人工介入和目视瞄准
测量:可以直接测量零件参数 二维和三维信息
参数:长度,距离,外径,孔径 厚度,倒角,轮廓 面积,线宽,螺距等
玻璃瓶子及瓶盖 大恒:管瓶在线质量
品质检测
检测
美国NI判断连接 判断PCB板加工
正确性
正确性
判断饮料过多 或过少
判断药粒安装正 确性
1.3 视觉检测的作用
大 恒
印 刷 质 量 检 测

1.3 视觉检测的作用
三维激光视觉检测系统

z 外部信息感知:耳朵 鼻子 舌头 皮肤 眼睛
z
听觉 嗅觉 味觉 触觉 视觉(80%)
z 计算机视觉:利用计算机模拟生物宏观视觉功能的科学
z
创建数字图像
z
恢复现实模型
z
认知现实世界
z 起源:年代—Roberts三维机器视觉
z
70年代—Marr视觉计算理论
z 调焦:调整CCD与镜头基准面的距离。
z 曝光:改变光积分时间
z
—曝光量(光圈)
z
改变灰度
z 变焦:改变镜头的焦距
z
—改变成像大小
z
(人眼不具备)

功能相当于人眼的晶状体
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2.3 检测镜头
镜头参数
焦距,视场,分辨率 最大/最小工作距离, 景深,畸变
微距镜头(显微镜头) 用于拍摄较小的目标具有很大的放大比
远心镜头
2.3 检测镜头--镜头的分类(3)
z 远心镜头:
z 物方远心镜头可以 z 消除透视畸变, z 像方远心镜头可以 z 获得更好的像面 z 照度的均匀性

2.3 检测镜头--镜头的分类(4)

LED灯源 中 中 高 有 高 低 有 高 高
2.2 光源和照明方式
z 各种光源实例

2.3 检测镜头
z 镜头的作用
z 成像:目标通过镜头成像到摄像器件上
z
没有镜头,无法采集到图像
z
---输出被噪声淹没
z 聚焦:当镜头成像平面不在摄像机
z
像面上时,输出图像模糊不清;
2.2 光源和照明方式
z 常用光源(2)光纤卤素灯
| 使用寿命约1000小时 | 几乎没有亮度和色温的变化 | 优点:亮度高 | 缺点:响应速度慢

2.2 光源和照明方式
z 常用光源(3)发光二极管(LED)
| 寿命长,耐振动 | 体积小,无辐射 | 功耗低,发热少 | 响应快(毫秒级)

1.4 视觉检测的特点
z (2)高智能
z 照明:自动控制照明亮度及方式 z 调焦:自动识别图像清晰度 z 瞄准:自动寻找边缘轮廓并定位 z 测量:给出最优测量结果

Good
Bad
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1.4 视觉检测的特点
2.2 光源和照明方式
z 结构光 z 照明

同轴 照明
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2.2 光源和照明方式
z 常用人工光源(1)高频荧光灯
| 使用寿命1500-3000小时
| 优点:扩散性好,适合大面
|
积均匀照明,成本低
| 缺点:响应速度慢,亮度较暗

1.3 视觉检测的作用
z 2)工业离线检测
z 检测对象:零部件 z 检测参数:尺寸,颜色,缺陷,品质 z 检测系统:单目成像

1.3 视觉检测的作用
z 小型零件尺寸参数测量

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1.3 视觉检测的作用
z PCB电路板参数检测
目标 图像 数字 特征 识别 处理、控制
光源 镜头
图像 卡
视觉 算法
视觉 算法
计算机 算法
1.2 什么是视觉检测

视觉检测与其他学科的关系
z 图像处理 z 模式识别 z 计算机视觉 z 视觉检测
滤波、增强、复原 图像
分割、细化,压缩
图像
识别 特征 提取
图像
目标
采集
叶片细胞显微放大 转基因大豆孢子
MRI
细胞统计排序
1.3 视觉检测的作用

z 4.监控、安防、交通管理
z 交通 --- 车辆识别、牌照识别、车型判断、车辆监视、
z
交通流量检测
z 安全 --- 指纹、人脸和静脉识别、安全检查(飞机、海关)
z 监视 --- 超市防盗、银行监控,停车场、电梯闭路电视
z 焦距大(长):视场角小,观测范围小,景深小
z
远处物体分辨也很清楚,畸变小
z 选择焦距:观测目的—要细节还是大范围视野
光圈:用来控制

镜头通光量
表达光圈大小用F值, F=f(焦距)/D(孔径)。
2.3 检测镜头
景 深 图 示
焦点对在4.5 m时 的景深情况实例

2.3 检测镜头

畸变
几何畸变指的是由于镜头方面的原因导致的图像范围内不同位置上的 放大率存在的差异。
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